高光譜相機(jī)對(duì)冬蟲(chóng)夏草含量及真?zhèn)舞b別中的檢測(cè)應(yīng)用

    結(jié)合高光譜成像檢測(cè)技術(shù)對(duì)冬蟲(chóng)夏草粉末的真假鑒別及含量判斷的無(wú)損檢測(cè)模型。方法 將真?zhèn)螛悠贩勰┓謩e按9：1、8：2、7：3、6：4、5：5等不同比例進(jìn)行混合，通過(guò)光譜范圍為940 nm~2500 nm的高光譜成像儀分別獲取真?zhèn)螛悠贰⒉煌壤鎮(zhèn)位旌蠘悠返母吖庾V影像數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)主成分分析（PCA）初步判別真?zhèn)螛悠返牟町愋裕俳Y(jié)合偏最小二乘法（PLS）對(duì)真?zhèn)畏勰悠返暮窟M(jìn)行分析判斷。結(jié)果 不同比例真?zhèn)位旌衔镏卸x(chóng)夏草粉末的識(shí)別度為97.0%-98.78%，偽冬蟲(chóng)夏草粉末的識(shí)別度為83.10%-99.3%。 結(jié)論 基于高光成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)冬蟲(chóng)夏草粉的真假辨別，并可準(zhǔn)確地判別出冬蟲(chóng)夏草粉末的有效含量。

    掃描方式為推掃式成像技術(shù)，該儀器的光譜掃描范圍為940 nm ~2500 nm，每個(gè)樣品的采樣間隔為2.5 nm，每個(gè)樣品的測(cè)定速度一般小于 1分鐘。在獲取樣品的高光譜影像后，需要對(duì)采集的光譜圖像進(jìn)行圖像校正才能得到樣品的反射率。

                                                                                                                  圖像校正公式如下：

高光譜相機(jī)的光譜采集。其中偽品2個(gè)標(biāo)號(hào)為9號(hào)、10號(hào)（分別為地蠶、蛹蟲(chóng)草），3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣品6號(hào)、7號(hào)、8號(hào)，同時(shí)將8號(hào)與10號(hào)樣品粉末分別以9：1、8：2、7：3、6：4、5：5等不同比例進(jìn)行混合，得到1~5號(hào)樣品。樣品主成分分析的結(jié)果

光譜掃描范圍為940 nm ~2500 nm，每個(gè)樣品的采樣間隔為2.5 nm，每個(gè)樣品的測(cè)定速度一般小于 1分鐘。在獲取樣品的高光譜影像后，需要對(duì)采集的光譜圖像進(jìn)行圖像校正才能得到樣品的反射率。       紅色曲線為8號(hào)樣品、       藍(lán)色為9號(hào)         綠色為10號(hào)樣品。

通過(guò)主成分分析，可以明顯將9號(hào)、10號(hào)兩個(gè)偽樣品與其它樣品進(jìn)行區(qū)分，由此可以判斷9號(hào)與10號(hào)樣品為偽樣品。

      偏最小二乘法

偏最小二乘法（PLS）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化的技術(shù)，它主要是通過(guò)最小化誤差的平方和來(lái)找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配，然后用最簡(jiǎn)的方法求得一些絕對(duì)不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。偏最小二乘法（PLS）就相當(dāng)于將多元線性回歸分析、典型的相關(guān)分析以及主成分分析方法融合在一起的數(shù)學(xué)方法。

偏最小二乘法（PLS）主要是通過(guò)主成分分析法將多為空間數(shù)據(jù)的曲線壓縮到較低維的空間數(shù)據(jù)上，使其原曲線分解為多種主成分分析曲線，而不同的曲線的主成分分別代表不同的主分和因素間對(duì)曲線的貢獻(xiàn)率，選取貢獻(xiàn)率較大的主成分，去除有干擾組分和干擾因素的主成分，僅僅將貢獻(xiàn)率較高的主成分與質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行回歸。

本研究將8號(hào)樣品與10號(hào)樣品的粉末分別按9：1、8：2、7：3、6：4、5：5等不同比例進(jìn)行混合，得到1~5號(hào)樣品。將1～5號(hào)樣品作為未知樣品進(jìn)行偏最小二乘法變換（PLS）實(shí)現(xiàn)分類(lèi)判別，判斷8號(hào)與10號(hào)樣品的混合比例，結(jié)果如下表1-表5所示。

從表1到表5可知，1號(hào)到5號(hào)樣品中8號(hào)樣品冬蟲(chóng)夏草粉末的成分識(shí)別度在97.0%到98.78%之間；蛹蟲(chóng)草粉末的成分識(shí)別度在83.10%到99.3%之間；未識(shí)別成分所占比例在0.57%到0.84%之間。

從總體上看，基于PCA變換后的高光譜影像，利用偏最小二乘法可準(zhǔn)確地識(shí)別出肉眼無(wú)法分辨的冬蟲(chóng)夏草和蛹蟲(chóng)草粉末。其中當(dāng)冬蟲(chóng)夏草和蛹蟲(chóng)草粉末進(jìn)行9：1混合時(shí)，91.1%識(shí)別為冬蟲(chóng)夏草粉末，8.31%識(shí)別為蛹蟲(chóng)草粉末，未識(shí)別成分占0.59%；當(dāng)冬蟲(chóng)夏草和蛹蟲(chóng)草粉末按8：2混合時(shí)，78.26%識(shí)別為冬蟲(chóng)夏草粉末，20.14%識(shí)別為蛹蟲(chóng)草粉末，未識(shí)別成分占0.60%；當(dāng)冬蟲(chóng)夏草和蛹蟲(chóng)草粉末按7：3混合時(shí)，71.47%識(shí)別為冬蟲(chóng)夏草粉末，28.80%識(shí)別為蛹蟲(chóng)草粉末，未識(shí)別成分占0.73%；當(dāng)冬蟲(chóng)夏草和蛹蟲(chóng)草粉末按6：4混合時(shí)，59.04%識(shí)別為冬蟲(chóng)夏草粉末，40.36%識(shí)別為蛹蟲(chóng)草粉末，未識(shí)別成分占0.57%；當(dāng)冬蟲(chóng)夏草和蛹蟲(chóng)草粉末按5：5混合時(shí)，51.50%識(shí)別為冬蟲(chóng)夏草粉末，47.66%識(shí)別為蛹蟲(chóng)草粉末，未識(shí)別成分占0.84%。